寒蝉 Hancic

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配置文件格式选择指南：JSON、YAML、TOML、INI、ENV、XML 各自的代价与适用场景

78 阅读 0 4928 字 · 约 17 分钟

有个事在软件开发里反复发生：你花在纠结配置文件格式上的时间，比你花在写配置本身上的时间还多。 这不是你的问题。配置文件在任何一个项目里都长成痛点：一开始随手扔个 .env 就够，后来要分环境、要嵌套、要注释、要校验——每个需求冒出来时，先前的格式就有一项撑不住。于是你开始看别的格式，发现每种都有一帮

#方法论 #技术选型 #选型 #后端

从内存到消息队列：数据交换的进化链

51 阅读 0 3277 字 · 约 11 分钟

一个系统刚开始的时候，所有数据都在一个进程里。函数调函数，变量传变量——快，简单，不会出错。这时候你不需要什么 REST，不需要什么消息队列，甚至不需要文件。 后来系统长大了。数据量撑破内存，业务逻辑要拆成多个进程，甚至要拆到不同的机器上。这时候你才意识到：数据要跨边界了。跨边界的代价，比你以为的大

#方法论 #技术选型 #科普 #选型 #后端

量化概念 15：幸存者偏差（消失的样本，恰恰是亏得最惨的那批）

79 阅读 0 1057 字 · 约 4 分钟

幸存者偏差（survivorship bias）：用"现在还活着"的样本回测历史，把退市/破产/被并购的股票排除——它们往往亏得最惨。例：90 只 +50% 与 10 只 -90%，只看幸存者 +50%，真实平均 +36%。方向固定只高估。避免：样本含退市股、历史时点用当时存在的股票。

#量化 #回测 #数据 #科普

量化概念 12：夏普比率与最大回撤（一个看值不值，一个看疼不疼）

59 阅读 0 1187 字 · 约 4 分钟

夏普比率（Sharpe Ratio）= 每单位波动换来的超额收益，回答"值不值"；最大回撤（Maximum Drawdown）= 净值从峰值到谷值的最大跌幅，回答"疼不疼"。回撤不对称：跌 20% 要涨 25% 回本，跌 50% 要涨 100%。两个数比年化收益更能说明策略质量。

#量化 #回测 #科普 #风险

量化概念 11：未来函数（回测结果最常见的失真来源）

45 阅读 0 1050 字 · 约 4 分钟

未来函数（look-ahead bias）：决策使用了信号发出时刻之后才可得的信息，导致回测系统性高估收益。常见于成交价假设、前复权、数据清洗、幸存者偏差、财报对齐与参数选择。检查原则只有一条——每个输入在信号发出时刻是否真实可得。

量化概念 10：交易成本（0.1% 怎么吃掉年化 20% 的"收益"）

57 阅读 0 984 字 · 约 4 分钟

一次买卖的显性成本约 0.1%（佣金+印花税+过户费），加上价差、滑点、冲击成本这些隐性成本，换手率一放大就是年化 5%~20%。回测必须逐笔扣费，否则收益曲线虚高。最低 5 元佣金是小资金最容易被忽视的坑。

量化概念 09：停牌（数据里的"洞"怎么处理）

81 阅读 0 1061 字 · 约 4 分钟

停牌是数据里的洞，处理原则三条：停牌不可交易、停牌日收益算零、信号顺延或放弃。复牌补涨补跌是停牌最伤人的副作用——躲过的下跌，是以失去流动性为代价的。